多功能雷达因其灵活的工作模式和捷变的波形特征，可并行执行多种任务等优势，已获得广泛应用，对雷达情报侦察对抗带来了极大挑战。识别多功能雷达工作模式是后续威胁评估、自适应对抗和引导攻击的前提和基础，直接决定着雷达对抗措施的针对性和有效性。主要以典型多功能雷达为研究对象，对典型的作战场景仿真建模，在深入分析多功能雷达不同工作模式的基础上，提出了一种基于关系图卷积网络（relational graph convolutional networks，RGCN）的多功能雷达工作模式识别的新方法，实现了数据的并行化处理，解决了不同工作模式与特征参数之间的相互作用。
